基于进化编程优化的FCMBP模糊聚类方法

"本文提出了一种基于进化编程改进的FCMBP模糊聚类方法，针对当前PC计算环境中，FCMBP方法在处理高阶相似矩阵时的失效问题，该问题源于FCMBP中的遍历过程具有指数级复杂度。通过将寻找误差最小的模糊等价矩阵的过程视为优化问题，采用进化编程技术寻求最优解，从而提高处理高维数据的效率和准确性。" 在当前的个人计算机（PC）计算环境中，基于扰动的模糊聚类方法（FCMBP）在处理顺序超过十的相似矩阵时存在显著缺陷。主要原因是FCMBP方法中采用的遍历策略导致了计算复杂度急剧增加，这使得在高维数据集上应用此方法变得极为困难。为了解决这一问题，本研究提出了一种创新性的FCMBP模糊聚类方法，该方法结合了进化编程的思想。 进化编程是一种全局优化算法，源自生物进化理论，通过模拟自然选择、遗传和突变等过程来搜索解决方案空间的最优解。在模糊聚类中，这种方法被用来优化寻找最优的模糊等价矩阵，该矩阵能够最小化聚类误差。模糊等价矩阵是模糊聚类中的关键概念，它表示数据点之间的相似程度，并决定了聚类结果的质量。 论文中详细介绍了如何利用进化编程来改进FCMBP方法。首先，将原始的FCMBP算法中的遍历过程替换为进化编程的迭代优化过程。在每个迭代步骤中，通过适应度函数评估候选解（即模糊等价矩阵），并根据评价结果进行选择、交叉和变异操作，以生成新的解集。这个过程不断进行，直到满足预设的停止条件，如达到一定的迭代次数或误差阈值。 通过这种改进，提出的算法能够更有效地处理高阶相似矩阵，减少了计算复杂性，提高了聚类速度，并且能够在保持聚类效果的同时，更好地处理大规模和高维度数据。实验结果表明，相比于传统的FCMBP方法，基于进化编程的改进方法在处理复杂和大规模数据集时，具有更高的准确性和效率。 关键词：模糊聚类，FCMBP模糊聚类，最优模糊等价矩阵，进化编程 这项工作为解决FCMBP方法在高维环境下的局限性提供了一个有前景的解决方案，通过结合进化编程的优化能力，改进后的算法为数据挖掘和机器学习领域提供了更强大、更灵活的工具，尤其是在处理大规模数据集时。此外，这种方法也对其他需要高效处理相似矩阵的领域产生了潜在的影响。